Resumen:
The work is the continuation of the authors’ work on the simulation of the
structure of the society by the method of random graphs generation. In their previous
works, the authors experimentally proved that the social graph has a strict
orientation of the information direction propagation from the shares of the graph
with high bonds density to the graph parts having a lower bond density. The authors
proposed a method for determining the orientation of the social graph by
investigating the ratio of the number of outgoing links to the incoming ones. This
method found its application in the analysis of postal mailing, but it turned out to
be practically inapplicable in the analysis of social networks, since the counting of
incoming and outgoing communications required the compilation of the announced
social graphs which was a time-consuming and computational resources
task that does not have a solution for polynomial time at present.
Since the issue of the social networks analysis is not only of a strictly
scientific, but also of a practical interest, the authors developed and tested a
technique for determining the orientation of social graphs by the method of
analyzing the numerical characteristics of a graph. The new method does not
require a detailed analysis of the correspondence of users of social networks, but
operates with open user information that is a list of friends (Friend List). The ultimate
goal of this work is to develop simple and effective methods for analyzing
social networks to identify “opinion leaders”, ways of disseminating information,
including propagandizing deviant and dependent forms of behavior, identifying
anti-systems and separate closed network communities, and general monitoring
of the state of social systems. Данная работа является продолжением работ авторов по проблематике моделирования
строения социума методом генерации случайных графов. В своих предыдущих работах авторы
экспериментально доказали, что социальный граф имеет строгую ориентацию направления рас-
пространения информации от долей графа с высокой плотностью связей к долям графа, имею-
щим более низкую плотность связей. Авторами предлагался метод определения ориентации со-
циального графа путем исследования соотношения количества исходящих связей к входящим.
Этот метод нашел применение в анализе почтовых рассылок, но оказался практически не приме-
ним в анализе социальных сетей, так как подсчет входящих и исходящих связей требовал состав-
ления возвещённых социальных графов – затратной по времени и вычислительным ресурсам за-
дачи, не имеющей на сегодняшний день решения за полиномиальное время.
Так как вопрос анализа социальных сетей представляет собой не только строго научный, но и
практический интерес, авторами была разработана и апробирована методика определения ориен-
тации социальных графов методом анализа числовых характеристик графа. Новый метод не тре-
бует детального анализа переписки пользователей социальных сетей, а оперирует открытой ин-
формацией пользователей – списком друзей (френд-лист).
Конечной целью данной работы авторов является разработка простых и действенных мето-
дов анализа социальных сетей на предмет выявления «лидеров мнения», путей распространения
информации, в том числе пропагандирующих девиационные и зависимые формы поведения, вы-
явления антисистем и отдельных закрытых сетевых сообществ, общего мониторинга состояния
социальных систем.
Descripción:
E.V. Garin, R.V. Meshcheryakov,
Tomsk University of Control Systems and Radioelectronics, Tomsk, Russian Federation
E-mail: mrv@tusur.ru. Е.В. Гарин, Р.В. Мещеряков
Томский университет систем управления и радиоэлектроники, г. Томск,
Российская Федерация
E-mail: mrv@tusur.ru